早产儿皮肤水分分析方法及其系统

技术领域

本公开涉及大数据技术领域，特别涉及早产儿皮肤水分分析方法及其系统。

背景技术

早产儿由于调节功能的不成熟，体液不稳定，容易失衡，这个是他体液调节的特点。所以，做好早产儿水，电解质的调节和管理尤为重要。对于超低出生体重，患儿早期水，钠的变化和生理性体重下降的关系非常密切，更容易出现水，电解质紊乱，需要严密监测。影响个体需求量的因素有每日丢失量，包括显性和不显性失水，动态的体重变化等，按个体需求补给水及电解质，做好输液的管理尤其重要。

皮肤体温调节中枢功能尚不完善，皮下脂肪较薄，四肢往往伸展，体表面积相对较大，使散热量增加，暖箱为早产儿主要的保温设备。适中温度是根据早产儿日龄和体重不同时耗氧量最低但能维持正常体温所需的环境温度，超过此温度范围±2℃都会影响婴儿的代谢和体温。早产儿与足月新生儿的适中温度不一样。胎龄越小者适中温度越高，随着日龄的增加适中温度逐渐降低。因此，置入暖箱的早产儿需要每日按体重和日龄调节适中温度。对使用暖箱的温湿度调节尤为重要。临床上通过预调早产儿皮肤温度来调节箱温，但很少有通过皮肤的湿度一起评估患儿的体内水分情况和体温反应综合情况。

发明内容

本公开针对上述现有问题中的一个或者多个，提出了早产儿皮肤水分分析方法。

根据本公开的一个方面，提供早产儿皮肤水分分析方法，包括以下步骤：S1OO：首先，采用帧间差分法对婴儿的面部区域进行面部追踪，再通过视频采集模块采集婴儿面部视频；

S200：通过图像预处理模块根据婴儿面部视频提取获得视频每帧图片中婴儿的ROI区域，从所述ROI内的像素中，识别皮肤像素；

S300：对婴儿的ROI区域进行分割并将分割后的图像进行三基色分离生成RGB三通道图像，并对各通道图像皮肤像素取平均值，将平均值作为该帧图像在对应颜色通道的特征值，生成预处理后的绿色、蓝色和红色三个通道的数字信号；

S400：将经过预处理后的原始信号x

S500：对分离后的源信号进行带通滤波的信号处理，并对滤波后的信号作周频谱分析，即对其进行FFT变换，得到频谱图，结合滑动窗算法选取最大峰值频率作为脉率估计值；

S600：根据获取的脉率估计值，采用基于绿色通道信号为源信号的基础上进行相关性分析，获取相关系数的绝对值，相关系数的变化即皮肤水分的变化。

在一些实施方式中，在步骤S1OO中，对视频图像采用帧间差分法进行面部追踪，包括以下步骤：

S101：记录视频序列中第n帧和第n-1帧图像为f

S102：获取两帧图像中对应像素点的灰度值分别记为f

S103：将两帧图像中对应像素点的灰度值f

S104：设定阈值T，逐个对像素点与阈值T比较进行二值化处理，得到二值化图像公式Rn＇，具体为：

其中，当Dn超过一定阈值时，确定为运动目标点，灰度值255的点即为运动目标点，灰度值为0的点即为背景点；

S105：对获取的Rn＇进行连通性分析，最终可得到含有完整运动目标图像Rn。

在一些实施方式中，在步骤S101中，识别所述皮肤像素，包括：

定位每个ROI网格，并确认每个ROI网格内的皮肤像素；

获取每个ROI网格中的皮肤像素的平均像素强度和皮肤像素点个数。

在一些实施方式中，在步骤S101中，提取获得视频每帧图片中婴儿的ROI区域，包括：

获取包含待检测婴儿面部图像的多帧目标图像；

对所述多帧目标图像进行图像预处理，得到所述每一帧图像对应的关键点信息；

基于所述每一帧图像对应的关键点信息，确定所述每一帧图像对应的感兴趣区域的标识区域。

在一些实施方式中，在步骤S1O2中，将经过预处理后的原始信号进行标准化处理，得到标准化的信号，包括以下步骤：

假设原始信号是均值为零的实随机变量；

采用如下公式对原始信号进行零均值化处理；

x'

其中i＝1，2，3，μ

在一些实施方式中，在步骤S1O5中根据获取的脉率估计值，采用基于绿色通道信号为源信号的基础上进行相关性分析，具体包括：

根据提取的皮肤像素，按照时间维度提取脉率相关特征信号；

从所提取的脉率相关特征信号中选取样本点，并根据所选取的样本点进行信号融合；

根据融合后的脉率相关特征信号进行脉率计算，得到持续生成的脉率时间序列。

另一发明，还提供早产儿皮肤水分分析系统，采用所述早产儿皮肤水分分析方法，包括：

视频图像采集模块，用于采集婴儿视频图像；

面部追踪模块，用于对婴儿的视频图像进行面部追踪，获取婴儿的面部区域图像；

图像预处理模块，用于根据婴儿面部视频提取获得视频每帧图片中婴儿的ROI区域；

分割处理模块，用于对婴儿的ROI区域图像进行图像分割处理，并将分割后的图像信号转换成三通道数字信号；

盲源分离模块，用于对生成的三通道数字信号进行标准差标准化，分离得到三个相互独立的信号y

脉率提取模块，用于对三个相互独立的信号y

相关性处理模块，根据获取的脉率估计值，采用基于绿色通道信号为源信号的基础上进行相关性分析，获取相关系数的绝对值，相关系数的变化即皮肤水分的变化。

在一些实施方式中，还包括光照矫正模块，用于采用直方图均衡化的方法对摄像头采集婴儿面部视频进行光照补偿。

本公开的有益效果是：通过采用帧间差分法对婴儿的面部区域进行面部追踪获取婴儿面部视频；根据婴儿面部视频提取获得视频每帧图片中婴儿的ROI区域，从所述ROI内的像素中，识别皮肤像素；根据皮肤像素进行处理获取的脉率估计值，采用基于绿色通道信号为源信号的基础上进行相关性分析，获取相关系数的绝对值，相关系数的变化即皮肤水分的变化。因此，检测效率提高，检测操作便利安全，无需接触被婴儿，解决了婴儿检测的不便，也确保婴儿的安全。本发明具有巨大的应用潜力，测量准确性高、抗噪声干扰能力较强、应用潜力大等优点。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对本申请实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍。

图1为本公开的早产儿皮肤水分分析方法的流程图；

图2为本公开的早产儿皮肤水分分析方法的第一通道的标准化处理的波形示意图；

图3为本公开的早产儿皮肤水分分析方法的第二通道的标准化处理的波形示意图；

图4为本公开的早产儿皮肤水分分析方法的第三通道的标准化处理波形示意图；

图5为本公开的早产儿皮肤水分分析方法的绘制曲线的示意图。

具体实施方式

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。

需要说明的是，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或服务器不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其他步骤或单元。

因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

下面结合附图，对本公开做进一步的详细说明。

盲源分离(Blind Source Separation，BSS)是指在源信号与混合通道参数均未知的条件下，仅通过传感器观测信号来估计源信号和未知混合通道参数的一种信号处理方法；独立成分分析是指(independent component analysis，ICA)；ROI(region ofinterest)，感兴趣区域。机器视觉、图像处理中，从被处理的图像以方框、圆、椭圆、不规则多边形等方式勾勒出需要处理的区域，称为感兴趣区域，即ROI。

实施例1：

参考说明书附图1－5所示，示出了提供早产儿皮肤水分分析方法，包括以下步骤：

S1OO：首先，采用帧间差分法对婴儿的面部区域进行面部追踪，再通过视频采集模块采集婴儿面部视频；

S1O1：通过图像预处理模块根据婴儿面部视频提取获得视频每帧图片中婴儿的ROI区域，从所述ROI内的像素中，识别皮肤像素；

S1O2：对婴儿的ROI区域进行分割并将分割后的图像进行三基色分离生成RGB三通道图像，并对各通道图像皮肤像素取平均值，将平均值作为该帧图像在对应颜色通道的特征值，生成预处理后的绿色、蓝色和红色三个通道的数字信号；

S1O3：将经过预处理后的原始信号x

S1O4：对分离后的源信号进行带通滤波的信号处理，并对滤波后的信号作周频谱分析，即对其进行FFT变换，得到频谱图，结合滑动窗算法选取最大峰值频率作为脉率估计值；

S1O5：根据获取的脉率估计值，采用基于绿色通道信号为源信号的基础上进行相关性分析，获取相关系数的绝对值，相关系数的变化即皮肤水分的变化。

具体的，可以绘制相关性曲线来直观显示。在本实施例中，采用相关性分析的方法，将盲源分离后的三个相互独立的信号与源信号中的绿色通道信号进行相关性分析，即研究两个信号的相似性，找出与其最相关的一个独立信号作为所需信号，则信号筛选完成。

如图5所示，在Matlab中用corrcoef函数来计算，找出绝对值最大的相关系数对应的ICA信号，即为所选的信号；在Matlab中，使用函数crosscorr函数实现，以采集的一组数据为例来进行相关性分析，其相关性系数的绝对值分别为0.9715，0.0592和0.2293，所以与绿色通道源信号最相关的是第一个ICA信号。这三个值就是我们需要的皮肤组织相关的数值，此数值的变化就是我们需要的皮肤组织变化率。我们以绿色通道源信号为主，分别计算绿色通道和红色通道，绿色通道和蓝色通道，以及红色通道和蓝色通道的比值，皮肤水分的组织结构的改变也使其RGB信号相关性发生变化，这样就实现了婴儿皮肤水分的监测。

在本实施例中，在步骤S1OO中，对视频图像采用帧间差分法进行面部追踪，包括以下步骤：

S101：记录视频序列中第n帧和第n-1帧图像为f

S102：获取两帧图像中对应像素点的灰度值分别记为f

S103：将两帧图像中对应像素点的灰度值f

S104：设定阈值T，逐个对像素点与阈值T比较进行二值化处理，得到二值化图像公式Rn＇，具体为：

其中，当Dn超过一定阈值时，确定为运动目标点，灰度值255的点即为运动目标点，灰度值为0的点即为背景点；

S105：对获取的Rn＇进行连通性分析，最终可得到含有完整运动目标图像Rn。

在本实施例中，在步骤S101中，识别所述皮肤像素，包括：

定位每个ROI网格，并确认每个ROI网格内的皮肤像素；

获取每个ROI网格中的皮肤像素的平均像素强度和皮肤像素点个数。

在本实施例中，在步骤S101中，提取获得视频每帧图片中婴儿的ROI区域，包括：

获取包含待检测婴儿面部图像的多帧目标图像；

对所述多帧目标图像进行图像预处理，得到所述每一帧图像对应的关键点信息；

基于所述每一帧图像对应的关键点信息，确定所述每一帧图像对应的感兴趣区域的标识区域。

在本实施例中，在步骤S1O2中，将经过预处理后的原始信号进行标准化处理，得到标准化的信号，包括以下步骤：

假设原始信号是均值为零的实随机变量；

采用如下公式对原始信号进行零均值化处理；

x'

其中i＝1，2，3，μ

在本实施例中，在步骤S1O5中根据获取的脉率估计值，采用基于绿色通道信号为源信号的基础上进行相关性分析，具体包括：

根据提取的皮肤像素，按照时间维度提取脉率相关特征信号；

从所提取的脉率相关特征信号中选取样本点，并根据所选取的样本点进行信号融合；

根据融合后的脉率相关特征信号进行脉率计算，得到持续生成的脉率时间序列。

另一发明，还提供早产儿皮肤水分分析系统，采用所述早产儿皮肤水分分析方法，包括：

视频图像采集模块，用于采集婴儿视频图像；

面部追踪模块，用于对婴儿的视频图像进行面部追踪，获取婴儿的面部区域图像；

图像预处理模块，用于根据婴儿面部视频提取获得视频每帧图片中婴儿的ROI区域；

分割处理模块，用于对婴儿的ROI区域图像进行图像分割处理，并将分割后的图像信号转换成三通道数字信号；

盲源分离模块，用于对生成的三通道数字信号进行标准差标准化，分离得到三个相互独立的信号y

脉率提取模块，用于对三个相互独立的信号y

相关性处理模块，根据获取的脉率估计值，采用基于绿色通道信号为源信号的基础上进行相关性分析，获取相关系数的绝对值，相关系数的变化即皮肤水分的变化。

具体的，还包括光照矫正模块，用于采用直方图均衡化的方法对摄像头采集婴儿面部视频进行光照补偿。

本公开有益效果：通过采用帧间差分法对婴儿的面部区域进行面部追踪获取婴儿面部视频；根据婴儿面部视频提取获得视频每帧图片中婴儿的ROI区域，从所述ROI内的像素中，识别皮肤像素；根据皮肤像素进行处理获取的脉率估计值，采用基于绿色通道信号为源信号的基础上进行相关性分析，获取相关系数的绝对值，相关系数的变化即皮肤水分的变化。因此，检测效率提高，检测操作便利安全，无需接触被婴儿，解决了婴儿检测的不便，也确保婴儿的安全。本发明具有巨大的应用潜力，测量准确性高、抗噪声干扰能力较强、应用潜力大等优点。

需要说明的是，上述实施例提供的系统，在实现其功能时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将设备内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的系统与方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。

以上的仅是本公开的一些实施方式。对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本公开创造构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本公开的保护范围。